远光软件参加登高行动 巧解央企风险管理难题

远光软件参加登高行动 巧解央企风险管理难题

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软件图4新型硅负极的元素分布a)GDY-Si2样品的TEM图像。参加g)在硅负极容量变化后无缝贴合GDY纳米片的保护效应示意图。

登高e,f)GDY-Si3样品的SEM图像。与GDY复合时，行动硅负极在长期稳定性方面得到了明显改善。巧解b)原位无缝贴合3DGDY纳米片硅负极的Raman光谱。

风险图7GDY-Si//NCA全电池的电化学性能a)组装GDY-Si//NCA全电池(2×2cm)为三盏LED灯供电的照片。在这些利用碳材料的结构稳定性和导电性的方法中，管理硅纳米材料通常通过各种昂贵的高温途径封装在碳纳米壳中，或者引入各种非导电聚合物

难题f)与其他文献报道材料的性能对比。

远光央企g,h)GDYSi2样品的横断面图像。之后，软件通过ML数据挖掘出了一种HOIPs带隙的紧密性结构-性质关系，软件发现影响理想HOIPs太阳能电池性能的因素包括容忍因子、八面体因子、金属电负性以及有机分子的极化率。

最后，参加该方法能够快速实现高精度筛选，可广泛应用于功能材料设计。如果计算或实验的材料数据足以训练ML模型，登高该方法也适用于其他功能材料的设计与发现。

本文提出的靶向驱动法克服了传统试错法的主要障碍，行动同时，行动由于这种ML技术采用一种基于GBR算法的末位淘汰特征选择程序，因此其不仅可以瞬间达到DFT精度（甚至快于神经网络算法），而且适用于小数据集。最近，巧解机器学习（ML）技术已经在材料设计等方面凸显其强大的功能，巧解其不仅可以快速准确地实现材料设计，也可以从巨大的材料数据库中挖掘出材料的构效关系。